tf.image.crop_and_resize( image, boxes, box_ind, crop_size, method='bilinear', extrapolation_value=0, name=None ) 从输入图像张量中提取crop(裁剪),并双线调整它们的大小(可能高宽比变化),到由crop_size指定的通用输出大小.这比从输入图像中提取固定大小切片并且不允许调整大小或宽高比变化的crop_to_bounding_box操作更普遍. 从输入image中返回一个crop…

https://blog.csdn.net/m0_38024332/article/details/81779544 关于 tf.image.crop_and_resize 的使用  最近在学习fast-RCNN,在写ROI Pooling层看到说可以直接利用 tf.image.crop_and_resize .但是如何使用这个函数成了很大的问题,查网上很多资料都是复制加翻译从官网api来的,受个人的英语能力又接受不了,最后发帖求助解决了这个问题,兴致盎然分享一遍. 以下是相关的链接: 官网AP…

https://blog.csdn.net/m0_38024332/article/details/81779544 将图片剪切下来,池化为固定大小.可以快速的对proposal进行池化…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

2019-02-18,15点00 ''' 下面是别人写的原始的笔记,我在上面自己补充了一些. ''' #https://www.cnblogs.com/the-home-of-123/p/9747963.html # 以voc数据集为例,按照imdb的命名,利用pascal_voc()函数生成不同的imdb ''' for year in ['2007', '2012']: for split in ['train', 'val', 'trainval', 'test']: name = 'vo…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

自己保存的源码阅读笔记哈 faster rcnn 的主要识别过程(粗略) (开始填坑了): 一张3通道,1600*1600图像输入中,经过特征提取网络,得到100*100*512的feature map (设定stride = 16,这是坐标计算要用的),基于这个,生成100 * 100 * scale * aspdio 的anchor box,然后, 这个feature map 通过使用两个卷积网络分别回归目标非目标和bbox_dealta,两个,分别是rpn_objectness_predi…

一.模块概述 上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q…

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

tf.sqeeze: 给定张量输入,此操作返回相同类型的张量,并删除所有尺寸为1的尺寸. 如果不想删除所有尺寸1尺寸,可以通过指定squeeze_dims来删除特定尺寸1尺寸.如果不想删除所有大小是1的维度,可以通过squeeze_dims指定. # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t)) ==> [2, 3] Or, to remove specific size 1 dimensions # 't' is a…

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常…

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each…

开始之前,需要思考一些基本问题 1.为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时,您真正在做的是调整其参数,以便它可以将特定输入(例如,图像)映射到某个输出(标签).我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置,这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时. 现在的神经网络通常具有数百万的参数,因此,你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例,以获得良好的性能.此外,您需要的参数数量与模型送执行的任务的复杂程度成正比. 2.如果我没有“更多数据”,如何获得更多数据?     您无需寻找可添加到数据集…

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤 本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =…

在mask_rcnn常用的函数 1  tf.cast():    https://blog.csdn.net/dss875914213/article/details/86558407 2 tf.gather :               https://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/53172882  3 tf.boolean_mask:            https://blog.csdn.net/m0_37393514/artic…

由于修改计算机名称或不同电脑上操作忘记签入,则需要强制签入文件 具体步骤如下: 1.在命令行中输入"cd  C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE"(tf程序在文件夹),进入tf程序所在目录. 2.查找那个人所用到的workspace,操作如下: tf workspaces /owner:[用户登录名]/server:http://(TFS服务器IP):8080/tfs 3.查看那个人挂起的更改: tf sta…

前些日子看到HP公司和京东在搞服务器促销活动,于是就入了一个 ProLiant MicroServer Gen8 的低配版 相比上一代产品,新一代 MicroServer系列微型服务器可更换处理器,还多了 USB 3.0.双千兆网卡和 iLO网卡远程管理等功能,可玩性更高.另外,Gen8主板上还多了一个内置的 tf卡槽,可用于引导系统,于是打算在 tf卡上安装 ESXi 5.x操作系统. tf卡槽位置,借用一张 Nastime网站 上的图片 HP官网提供了专用的 ESXi光盘镜像文件的下载链接…

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

前面基本上把 TensorFlow 的在图像处理上的基础知识介绍完了,下面我们就用 TensorFlow 来搭建一个分类 cifar10 的神经网络. 首先准备数据: cifar10 的数据集共有 6 万幅 32 * 32 大小的图片,分为 10 类,每类 6000 张,其中 5 万张用于训练, 1 万张用于测试.数据集被分成了5 个训练的 batches 和 1 个测试的 batch.每个 batch 里的图片都是随机排列的.官网上提供了三个版本的下载链接,分别是 Python 版本的,Mat…

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso…

在机器人的控制中,坐标系统是非常重要的,在ROS使用tf软件库进行坐标转换. 相关链接:http://www.ros.org/wiki/tf/Tutorials#Learning_tf 一.tf简介         我们通过一个小小的实例来介绍tf的作用. 1.安装turtle包 $ rosdep install turtle_tf rviz $ rosmake turtle_tf rviz 2.运行demo 运行简单的demo: $ roslaunch turtle_tf turtle_tf_…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

现在我们手机的内存卡多为Micro SD卡,又叫TF卡,所以Micro SD卡比SD卡常见.自己曾经也想写写SD卡的读取程序,但又不想特地再去买个SD卡,这时想起手机内存卡不是和SD卡很像吗?在网上查了以后发现SD卡和Micro SD卡其实也就大小和引脚不一样,它们的操作其实是一样的,所以网上的SD卡读写代码其实可以直接拿来用.关于SD卡和Micro SD卡的引脚定义和不同可见下两表: 我们可以发现Micro SD卡只有8个引脚是因为比SD卡少了一个Vss.当然你也可以买个卡套套在Micro S…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…

1. 使用函数df(field,keyword) 和idf(field,keyword). http://118.85.207.11:11100/solr/mobile/select?q={!func}product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29%29&fl=title,score,product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title…

/** ****************************************************************************** * @author    Maoxiao Hu * @version   V1.0.1 * @date       Feb-2015 ****************************************************************************** * < COPYRIGHT 2015 IS…